„Datenschutzrisiken sind in der IT- und KI-Welt kein Nebenproblem, sondern die zentrale Herausforderung: Unbedachte Datensammlung, mangelhafte Anonymisierung und unkontrollierte Modellweitergabe ermöglichen Re‑Identifikation, Modellinversion und gezielte Inferenzangriffe, die sensible Informationen offenlegen. Hinzu kommen algorithmische Verzerrungen, die systematische Ungleichheiten verstärken, sowie Nebenkanal- und Supply‑Chain‑Angriffe, die Vertrauen und Integrität untergraben. Effektiver Schutz erfordert Privacy‑by‑Design, Datenminimierung, starke Verschlüsselung, regelmäßige Risikoanalysen und transparente Governance mit klarer Rechenschaftspflicht. Nur durch technische Sicherungen, ethische Prinzipien und kontinuierliche Überwachung lassen sich die Versprechen von Automatisierung und Lernsystemen mit dem Grundrecht auf Privatsphäre vereinbaren — sonst wird die digitale Effizienz zum Risiko für die Freiheit und Würde der Einzelnen.“
